Máster en Transformación Digital e Industria 4.0
Maestría
Online
Descripción
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Tipología
Maestría
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Las nuevas tecnologías han impulsado la Industria 4.0, pero otra gran revolución ha llegado por la pandemia provocada por el COVID-19. Los drones, la inteligencia artificial, la impresión 3D han sufrido un empuje que ha revelado su gran potencial en muchos sectores. No obstante, esta situación también ha servido para la detección de carencias digitales en otras áreas, que en la
actualidad buscan desarrollarse empleando no sólo las propias herramientas y técnicas, sino favoreciendo el trabajo colaborativo. Un escenario idóneo para los profesionales de la ingeniería
que son altamente demandados por un sector emergente. Este programa 100% online aporta la información más reciente sobre el internet de las cosas, la robótica, Big Data o computación
cuántica. Para ello contará, como no podría ser de otra forma, con un contenido multimedia innovador, en el que se ha empleado la última tecnología aplicada a la enseñanza académica.
Información importante
Documentación
- 24maestria-tech-transformacion-digital-industria-tech-lat.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Realizar un análisis exhaustivo de la profunda transformación y el radical cambio de paradigma que se está experimentando en el actual proceso de digitalización global
Aportar profundos conocimientos y las herramientas tecnológicas necesarias para afrontar y liderar el salto tecnológico y los retos presentes actualmente en las empresas
Dominar los procedimientos de digitalización de las compañías y la automatización de sus procesos para crear nuevos campos de riqueza en áreas como la creatividad, innovación y eficiencia tecnológica
Objetivos específicos
Módulo 1. Blockchain y Computación Cuántica
Adquirir unos conocimientos profundos en los fundamentos de la tecnología Blockchain y sus propuestas de valor
Liderar la creación de proyectos basados en blockchain y aplicar esta tecnología a diferentes modelos de negocio y el uso de herramientas como los Smart Contracts
Adquirir importantes conocimientos sobre una de las tecnologías que revolucionará nuestro futuro, como es la computación cuántica
Módulo 2. Big Data e Inteligencia Artificial
Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la inteligencia artificial
Conseguir dominar las técnicas y herramientas de esta tecnología (machine learning/ deep learning)
Módulo 3. Realidad Virtual. Aumentada y mixta
Adquirir un conocimiento experto sobre las características y fundamentos de la realidad virtual, realidad aumentada y realidad mixta, así como sus diferencias
Utilizar aplicaciones de cada una de estas tecnologías y a desarrollar soluciones con cada una de ellas de manera individual y de manera integrada, combinándolas consiguiendo definir experiencias inmersivas
Una vez concluya esta titulación, el profesional de la ingeniería habrá logrado adquirir un aprendizaje exhaustivo sobre la profunda Transformación Digital que se vive en la actualidad en diferentes sectores. Ello será posible gracias al material multimedia que le llevará a ser capaz de liderar el cambio digital, dominar los conceptos de Realidad Virtual o conocer los dispositivos wearables existente y su aplicación en sistemas de
seguridad. Unas metas que serán más sencillas con el acompañamiento que ofrece el profesorado seleccionado para impartir este programa.
Este Máster Título Propio en Transformación Digital e Industria 4.0 contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster Título Propio, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Máster Título Propio en Transformación Digital e Industria 4.0
N.º Horas Oficiales: 1.500 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.
Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
Materias
- Robótica
- Internet
- Redes
- Inteligencia artificial
- Ingeniería
- Mercado
Profesores
Pablo Segovia Escobar
Profesor
Pedro Diezma López
Profesor
Temario
Módulo 1. Blockchain y computación cuántica
1.1. Aspectos de la descentralización
1.1.1. Tamaño del mercado, crecimiento, empresas y ecosistema
1.1.2. Fundamentos del Blockchain
1.2. Antecedentes: Bitcoin, Ethereum, etc
1.2.1. Popularidad de los sistemas descentralizados
1.2.2. Evolución de los sistemas descentralizados
1.3. Funcionamiento y ejemplos Blockchain
1.3.1. Tipos de Blockchain y protocolos
1.3.2. Wallets, Mining y más
1.4. Características de las redes Blockchain
1.4.1. Funciones y propiedades de las redes BlockChain
1.4.2. Aplicaciones: criptomonedas, confiabilidad, cadena de custodia, etc
1.5. Tipos de Blockchain
1.5.1. Blockchains públicos y privados
1.5.2. Hard and soft forks
1.6. Smart Contracts
1.6.1. Los contratos inteligentes y su potencial
1.6.2. Aplicaciones de los contratos inteligentes
1.7. Modelos de uso en la industria
1.7.1. Aplicaciones Blockchain por industria
1.7.2. Casos de éxito del Blockchain por industria
1.8. Seguridad y criptografía
1.8.1. Objetivos de la criptografía
1.8.2. Firmas digitales y funciones hash
1.9. Criptomonedas y usos
1.9.1. Tipos de criptomonedas: Bitcoin, HyperLedger, Ethereum, Litecoin, etc
1.9.2. Impacto actual y futuro de las criptomonedas
1.9.3. Riesgos y regulaciones
1.10. Computación cuántica
1.10.1. Definición y claves
1.10.2. Usos de la computación cuántica
Módulo 2. Big data e inteligencia artificial
2.1. Principios fundamentales de Big Data
2.1.1. El Big Data
2.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data
2.2. Minería y almacenamiento de datos
2.2.1. La minería de datos. Limpieza y normalización
2.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc
2.2.3. Tipos de almacenamiento de datos
2.3. Aplicaciones de ingesta de datos
2.3.1. Principios de la ingesta de datos
2.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio
2.4. Visualización de datos
2.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
2.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®
2.5. Aprendizaje automático (Machine Learning)
2.5.1. Entendemos el Machine Learning
2.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
2.5.3. Tipos de algoritmos
2.6. Redes neuronales (Deep Learning)
2.6.1. Red neuronal: Partes y funcionamiento
2.6.2. Tipo de redes: CNN, RNN
2.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural
2.6.4. Redes generativas de texto: LSTM
2.7. Reconocimiento del lenguaje natural
2.7.1. PLN (Procesamiento del lenguaje natural)
2.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec
2.8. Chatbots y asistentes virtuales
2.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
2.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: intents, entidades y flujo de diálogo
2.8.3. Integraciones: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
2.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: dialog flow, watson assistant
2.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI
2.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
2.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
2.10. Futuro de la inteligencia artificial
2.11. Reflexiones
Módulo 3. Realidad virtual, aumentada y mixta
3.1. Mercado y tendencias
3.1.1. Situación actual del mercado
3.1.2. Informes y crecimiento por diferentes industrias
3.2. Diferencias entre realidad virtual, aumentada y mixta
3.2.1. Diferencias entre realidades inmersivas
3.2.2. Tipología de realidad inmersiva
3.3. Realidad virtual. Casos y usos
3.3.1. Origen y fundamentos de la realidad virtual
3.3.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias
3.4. Realidad aumentada. Casos y usos
3.4.1. Origen y fundamentos de la realidad aumentada
3.4.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias
3.5.Realidad mixta y holográfica
3.5.1. Origen, historia y fundamentos de la realidad mixta y holográfica
3.5.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias
3.6. Fotografía y video 360
3.6.1. Tipología de cámaras
3.6.2. Usos de las imágenes en 360
3.6.3. Creando un espacio virtual en 360 grados
3.7. Creación de mundos virtuales
3.7.1. Plataformas de creación de entornos virtuales
3.7.2. Estrategias para la creación de entornos virtuales
3.8. Experiencia de Usuario (UX)
3.8.1. Componentes en la experiencia de usuario
3.8.2. Herramientas para la creación de experiencias de usuario
3.9. Dispositivos y gafas para las tecnologías inmersivas
3.9.1. Tipología de dispositivos en el mercado
3.9.2. Gafas y wearables: funcionamiento, modelos y usos
3.9.3. Aplicaciones de las gafas inteligentes y evolución
3.10. Futuro de las tecnologías inmersivas
3.10.1. Tendencias y evolución
3.10.2. Retos y oportunidades
Módulo 4. La industria 4.0
4.1. Definición de industria 4.0
4.1.1. Características
4.2. Beneficios de la industria 4.0
4.2.1. Factores clave
4.2.2. Principales ventajas
4.3. Revoluciones industriales y visión de futuro
4.3.1. Las revoluciones industriales
4.3.2. Factores clave en cada revolución
4.3.3. Principios tecnológicos base de posibles nuevas revoluciones
4.4. La transformación digital de la industria
4.4.1. Características de la digitalización de la industria
4.4.2. Tecnologías disruptivas
4.4.3. Aplicaciones en la industria
4.5. Cuarta revolución industrial. Principios clave de la industria 4.0
4.5.1. Definiciones
4.5.2. Principios clave y aplicaciones
4.6. Industria 4.0 e internet industrial
4.6.1. Origen del IIoT
4.6.2. Funcionamiento
4.6.3. Pasos a seguir para su implantación
4.6.4. Beneficios
4.7. Principios de “fábrica inteligente”
4.7.1. La fábrica inteligente
4.7.2. Elementos que definen una fábrica inteligente
4.7.3. Pasos para desplegar una fábrica inteligente
4.8. El estado de la industria 4.0
4.8.1.El estado de la industria 4.0 en diferentes sectores
4.8.2.Barreras para la implantación de la industria 4.0
4.9. Desafíos y riesgos
4.9.1. Análisis DAFO
4.9.2. Retos y desafíos
4.10. Papel de las capacidades tecnológicas y el factor humano
4.10.1. Tecnologías disruptivas de la industria 4.0
4.10.2. La importancia del factor humano. Factor clave
Módulo 5. Liderando la industria 4.0
5.1. Capacidades de liderazgo
5.1.1. Factores de liderazgo del factor humano
5.1.2. Liderazgo y tecnología
5.2. Industria 4.0 y el futuro de la producción
5.2.1. Definiciones
5.2.2. Sistemas de producción
5.2.3. Futuro de los sistemas de producción digitales
5.3. Efectos de la industria 4.0
5.3.1. Efectos y desafíos
5.4. Tecnologías esenciales de la industria 4.0
5.4.1. Definición de tecnologías
5.4.2. Características de las tecnologías
5.4.3. Aplicaciones e impactos
5.5. Digitalización de la fabricación
5.2.1. Definiciones
5.5.2. Beneficios de la digitalización de la fabricación
5.5.3. Gemelo digital
5.6. Capacidades digitales en una organización
5.6.1. Desarrollar capacidades digitales
5.6.2. Entendimiento del ecosistema digital
5.6.3. Visión digital del negocio
5.7. Arquitectura detrás de una Smart Factory
5.7.1. Áreas y funcionalidades
5.7.2. Conectividad y seguridad
5.7.3. Casos de uso
5.8. Los marcadores tecnológicos en la era post covid
5.8.1. Retos tecnológicos en la era post covid
5.8.2. Nuevos casos de uso
5.9. La era de la virtualización absoluta
5.9.1. Virtualización
5.9.2. La nueva era de la virtualización
5.9.3. Ventajas
5.10. Situación actual en la transformación digital. Gartner Hype
5.10.1. Gartner Hype
5.10.2. Análisis de las tecnologías y su estado
5.10.3. Explotación de datos
Módulo 6. Robótica, drones y augmented workers
6.1. La robótica
6.1.1. Robótica, sociedad y cine
6.1.2. Componentes y partes de robots
6.2. Robótica y automatización avanzada: simuladores, cobots
6.2.1. Transferencia de aprendizaje
6.2.2. Cobots y casos de uso
6.3. RPA (Robotic Process Automatization)
6.3.1. Entendiendo el RPA y su funcionamiento
6.3.2. Plataformas de RPA, proyectos y roles
6.4. Robot as a Service (RaaS)
6.4.1. Retos y oportunidades para implementar servicios RaaS y robótica en las empresas
6.4.2. Funcionamiento de un sistema RaaS
6.5. Drones y vehículos autónomos
6.5.1. Componentes y funcionamiento de los drones
6.5.2. Usos, tipologías y aplicaciones de los drones
6.5.3. Evolución de drones y vehículos autónomos
6.6. El impacto del 5G
6.6.1. Evolución de las comunicaciones e implicaciones
6.6.2. Usos de la tecnología 5G
6.7. Augmented workers
6.7.1. Integración hombre máquina en entornos industriales
6.7.2. Retos en la colaboración entre trabajadores y robots
6.8. Transparencia, ética y trazabilidad
6.8.1. Retos éticos en robótica e inteligencia artificial
6.8.2. Métodos de seguimiento, transparencia y trazabilidad
6.9. Prototipado, componentes y evolución
6.9.1. Plataformas de prototipado
6.9.2. Fases para realizar un prototipo
6.10. Futuro de la robótica
Máster en Transformación Digital e Industria 4.0